融資融券制度對股價波動的影響
——基于雙重差分模型的研究

■盛積良，汪宇晴

本文基于融資融券制度分布擴容的準自然實驗，運用雙重差分模型從四個觀測區間研究融資融券制度對股價波動的影響。研究發現：融資融券制度開通的前期對股價波動的影響不明顯，隨著標的股票的擴容其平抑股價波動的作用逐漸增大；融資融券制度能夠通過提升信息傳遞速度降低股價波動，其中融資交易的杠桿效應提升了正面信息的傳遞速度，進而平抑股價波動；而融券交易平抑股價波動的效果并不顯著，這意味著應增加融券券源，減少融資交易和融券交易的失衡，并擴大標的股票的范圍?？紤]到標的股票涉及多個行業，本文進一步探究其對股價波動的影響是否存在著行業差異，發現融資融券制度降低股價波動集中在制造業行業。

一、問題的提出

2010年3月31日，融資融券制度的引入打破了我國長期缺乏做空機制的局面，這一金融創新導致融資融券交易總額在2015年股災前總體呈現上升趨勢，直至2015年6月，股市出現劇烈下跌，融資融券交易總額才迅速減少。2015年的股災雖然被認為是場外配資造成的，但同時也引發了學術界對融資融券制度的討論：融資融券制度是否加劇了證券市場的不穩定？融資融券制度是改善證券市場資源配置效率的一項重要制度，它采取了逐步擴容的方式，同時推出了融資交易和融券交易，但是二者的交易規模不平衡，2010～2016年的融券交易余額占融資融券交易余額的比例不足1%，其賣空作用恐怕難以發揮。那么融資交易是否在融資融券制度對股價波動的影響上占據主導地位呢？此外，根據CSMAR數據庫統計，2016年底融資融券總標的股票中，依照2012版證監會行業的劃分，融資融券標的股票范圍包含17大行業，制造業的股票有499只，占總標的股票的50%以上，房地產業的股票63只，占總標的股票的7%左右，其數量位居標的股票的第二?？梢?，融資融券標的股票大多屬于制造業。那么，融資融券制度對股價波動的影響是否存在行業差異？

從理論研究看，國外學者最早從賣空約束的角度研究融資融券交易對證券市場的影響。Anufriev&Tuinstra（2013）發現存在賣空約束的市場，負面信息會隨著時間的推移不斷積累，在市場大跌時釋放，易造成股價崩盤的發生，引起股價波動的增加。Althen et al.（1998）則認為投資者在允許賣空的市場容易產生羊群效應，引發股價崩盤的發生，從而加劇股價波動，Chang et al.（2007）的研究得出了類似的結論。國內學者關于融資融券制度對股價波動的影響也存在爭議，其觀點可分為三類：

一是融資融券制度能夠抑制股價波動。楊嵩和何毛毛（2018）基于Sharp斷點回歸和事件分析法發現融資融券制度的漸進式擴容長期來看能夠降低股價波動，但是隨著擴容的逐步進行，融資融券制度對股價波動的影響會逐步減弱。李鋒森（2017）基于雙重差分模型發現隨著標的股票的擴容，融資融券制度降低股價波動的作用會逐步增強。袁軍（2018）基于事件研究法發現在股市出現異常波動的情況下，融資融券制度反而有利于穩定市場。

二是融資融券制度會加劇股價波動。張紅偉等（2016）基于TGARCH模型發現融資融券制度容易導致投機過度，加劇股價波動。王雨和粟勤（2017）運用面板模型進行研究，發現融資增加了股價波動，而融券對股價波動的影響不顯著，融資融券制度整體上表現為增加了股價波動。虞一青等（2016）的研究表明融券交易能降低股價波動，但是融資融券的失衡導致投資者的套利不對稱，賣空成本增加，從而引起股價波動的增加。

三是融資融券制度對股價波動的影響不明確。徐雪和馬潤平（2018）基于房地產行業和家電行業研究發現融資融券制度不能顯著降低股價波動。謝婼青和朱平芳（2019）基于固定效應面板模型發現融資融券制度對我國股市的作用處在不穩定的狀態，在大部分階段，融資和融券都能加劇股市波動，但在某一特定階段，融資會減弱市場波動。

本文認為融資融券制度有助于引導股價趨于穩定價值。從融資交易的角度看，當市場股價虛高時，誘使買空交易者賣出證券平倉，增加市場供給，從而抑制股價上漲；當股價下跌時，買空交易者買入證券，增加市場需求，從而抑制股價下跌。從融券交易的角度看，當市場股價虛高時，敏感的投資者通過融券賣空，增加供給量，從而抑制股價繼續上漲；當股價下跌時，先前的賣空交易者，買入股票歸還融券債務，減少供給，從而抑制股價的繼續下跌（徐雪和馬潤平，2018）?；谝陨蠙C制，提出假設如下：

H1：融資融券制度能夠引起股價波動的降低。

在一定的信息量范圍內，信息進入股價的速度越快，股價的波動越小（Dasgupta et al，2010）。融資融券制度提高了套利者去搜集信息進行套利交易的動機，從而使得更多的私人信息進入股價，進而降低股價波動。基于上述理論，提出假設如下：

H2：融資融券制度通過提升信息傳遞速度降低股價波動。

二、研究設計

（一）模型設計

為檢驗假設H1，本文參考Bertrand&Mullainathan（2003）的做法，構建固定效應的雙重差分模型如下：

式（1）下標i代表公司，下標m代表月份。Voli，m表示股價波動，以日收益率的月度標準差衡量股價波動。εi，m表示回歸殘差，ui、vm分別表示控制公司效應和月度效應。Margini，m為虛擬變量，若m期為融資融券標的股票，其值為 1，否則為0。Controlsi，m為控制變量。若回歸系數β1小于0，說明融資融券制度能夠降低股價波動，若β1大于0，說明融資融券制度會增加股價波動。

為檢驗假設H2，本文以月度的日均融資融券交易量與日均流通市值比表示信息傳遞速度。借鑒肖浩和孔愛國（2014）的做法，本文設定如式（2）的模型：

首先，計算實驗組每個公司信息傳遞速度的中位數Medi，然后，計算實驗組所有公司的信息傳速度的中位數MED，比較Medi和MED的大小，當Medi＞MED 時，Fi，m=1，Si，m=0。當 Medi＜MED 時，Fi，m=0，Si，m=1。Voli，m、Margini，m和 Controlsi，m等變量的含義同式（1）。為進一步區分融資和融券的影響，本文以月度的日均融資交易量與日均流通市值比表示正面信息傳遞速度，以月度的日均融券交易量與日均流通市值比表示負面信息傳遞速度。式（2）的回歸系數β1反映融資融券制度在信息傳遞速度快的標的股票中對股價波動的影響，β2反映融資融券制度在信息傳遞速度慢的標的股票中對股價波動的影響。

（二）控制變量的選取

參考李鋒森（2017）的做法，本文的控制變量Controlsi，m包括公司規模、風險系數、市凈率、股價的倒數、換手率、成交金額。控制變量如表1所示。

表1 控制變量

三、實證分析

（一）數據來源與樣本選擇

本文的行業信息來自CSMAR數據庫，其余數據來自銳思數據庫。本文研究的數據期間為2009年4月～2016年12月①2017年以后，融資融券標的股票數目甚少，繼續采用本文的研究思路，實驗組數目和對照組數目將屈指可數，所以研究區間在2017年之前，即2009年4月～2016年12月。，涵蓋2015年股災發生的時間，總體上包含熊市，牛市和波動平穩時期。本文將研究期間分成了四個觀測區間進行研究，分別進行四次雙重差分，實驗組和對照組分別從本次擴容和下次擴容的融資融券標的股票中篩選。2013年進行了兩次擴容，間隔時間短，而本文各個雙重差分模型研究的時間為前后各1年，故本文的第三個觀測區間的實驗組和對照組分別從2013年1月31日擴容的標的股票、2014年9月22日擴容的標的股票中篩選。參考虞一青等（2016）的做法，剔除金融行業、ST股、觀測期被調入調出及數據不全的股票。四個觀測區間的實驗組和對照組的信息如表2所示。

表2 實驗組和對照組的信息

（二）描述性統計

股價波動的描述性統計如表3所示。實驗組和對照組的樣本比例在四個面板模型中大致為：1∶2.57，1∶1.30，1∶0.81，1∶0.36，這與四次擴容規模的比例大約相同。各觀測區間的實驗組和對照組的股價波動的標準差比較接近，Panel 1和Panel 4的實驗組的波動性標準差大于對照組，Panel 2和Panel 3的實驗組的波動性標準差小于對照組。

表3 股價波動的描述性統計

（三）融資融券制度與股價波動

基于融資融券制度分布擴容的特點，本文研究四個觀測區間的融資融券制度對股價波動的影響，實證結果如表4所示。由表4可觀察到，在Panel 1的回歸結果中，Margin系數不顯著為負，說明在第一個觀測區間內，股價波動的變化不明顯。Panel 2、Panel 3和Panel 4的回歸結果中，Margin的系數均在1%的顯著性水平上為負，這說明對于后三次的觀測區間，融資融券制度能夠起到降低股價波動的作用。Panel 2的回歸結果中，Margin系數的絕對值較小，而Panel 4涵蓋了股市劇烈波動期，Margin系數的絕對值最大，說明隨著融資融券標的個股的擴容，融資融券制度降低股價波動的作用逐步增大，這與李鋒森（2017）的結論類似。此外，本文發現融資融券制度在實施的初期對股價波動的影響不顯著。理論上，融資融券制度能夠通過買空和賣空交易調節證券市場的需求和供給，減少股價波動，從而起到穩定股價的作用。實證得出的結果大體上與理論相符，基本驗證了假設H1。在四個觀測區間的回歸結果中，換手率、成交金額與股價波動顯著正相關，這主要在于換手率與成交金額越大，市場上關注的投資者也越多，同時市場上的投機性較強，易造成股價波動的增加。

表4 融資融券制度與股價波動

（四）融資融券制度、信息傳遞速度與股價波動

為檢驗融資融券制度是否通過提高信息傳遞速度的途徑降低股價波動，本文分別研究四個觀測區間的信息傳遞速度、融資融券制度與股價波動的關系，檢驗的結果如表5所示。

由表5可知，Panel 1的融資融券交易的信息傳遞速度快的標的股票中，股價波動降低的幅度小，顯著性也較低，信息傳遞速度慢的標的股票中，股價波動沒有顯著降低，這進一步說明了在融資融券制度開通的初期，信息傳入股價的速度較慢，這一制度對股價波動的影響不顯著。Panel 2的融資融券交易的信息傳遞速度快的標的股票中，股價波動顯著降低了，而在信息傳遞速度慢的標的股票中，Margin×S系數為負，但是顯著性水平較低，僅為10%。Panel 3和Panel 4的融資融券交易信息傳遞速度快的標的股票和信息傳遞速度慢的標的股票中，股價波動均顯著降低了，Margin×F系數比Margin×S系數的絕對值更大。實證結果說明隨著擴容的進行，融資融券制度顯著降低了股價波動，并且可通過提升信息傳遞速度的途徑實現，驗證了假設H2。

表5 融資融券制度、信息傳遞速度與股價波動

本文以月度的日均融資交易量與日均流通市值比表示正面信息傳遞速度，以月度的日均融券交易量與日均流通市值比表示負面信息傳遞速度，進一步探究正面信息傳遞速度和負面信息傳遞速度對股價波動的影響。實證結果顯示在各個觀測區間上，融資交易的正面信息傳遞速度對股價波動的影響與融資融券交易的信息傳遞速度對股價波動的影響幾乎一致，而在融券交易的負面信息傳遞速度快和慢兩類標的股票中，融資融券制度對股價波動的影響相差不大：Panel 1和Panel 3的負面信息傳遞速度慢的標的股票中，股價波動降低的程度更大；Panel 2的負面信息傳遞速度快的標的股票中，股價波動降低的程度更大；Panel 4的負面信息傳遞速度快和慢的標的股票，其股價波動降低的程度幾乎一樣，說明在降低股價波動的作用上，融資占主導地位，融券幾乎不起作用。融資降低股價波動顯著，而融券對股價波動的影響不顯著的原因可能在于融券交易規模相比融資交易顯得微乎其微。

（五）融資融券制度與行業差異

考慮到融資融券制度對股價波動的影響可能存在行業差異，同時為了更加全面的探究這一制度對股價波動的影響，本文根據2012版證監會行業分類進一步探究融資融券制度在不同的行業中對股價波動的影響，從研究樣本中篩選出融資融券標的股票的公司數目較多的制造業，房地產業，交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，分別用行業代碼C、K、G、I表示。融資融券制度在四個觀測區間的四種行業中對股價波動的影響的實證結果如表6所示。

由表6可知，在制造業樣本中，Panel 1中的Margin系數為負，但顯著性水平較低，可能的原因是融資融券制度實施的初期，其在制造業中平抑股價波動的作用有限。Panel 2的Margin系數在5%的顯著性水平上為負，Panel 3和Panel 4的Margin系數均在1%的顯著性水平上為負，說明隨著標的個股的擴容，融資融券制度降低股價波動的作用增強了。在房地產行業及交通、倉儲和郵政業的樣本中，Panel 1、Panel 2、Panel 4的Margin系數不顯著，在Panel 3中雖然表現為降低股價波動，但是Margin系數顯著性水平為5%并不高，整體上說明了融資融券制度在這兩大行業中降低股價波動的作用不太明顯。在信息傳輸、軟件和信息技術服務業中，Panel 2、Panel 3、panel 4的Margin系數不顯著，Panel 1的Margin系數顯著為正，表現為增加股價波動，這大體上說明了融資融券制度在這一行業中降低股價波動的作用不顯著。

綜上，融資融券制度降低標的股票的股價波動集中在制造業行業，在其他三大行業中，其降低股價波動的作用不明顯，可能的原因是制造業以外行業的融資融券標的范圍較窄，影響其平抑股價波動作用的發揮。

表6 融資融券制度與行業差異

四、穩健性檢驗

（一）股價波動的變量替換

本文使用月度的日均股價振幅代替日收益率的月度標準差衡量股價波動,檢驗研究結論是否依然成立。具體的計算公式如式（3）：

其中，swpi，m表示個股i在第m月的日均股價振幅，T 為月交易天數，Hi，t表示個股每日最高價，Li，t表示個股每日最低價，clpri，t-1表示前一個交易日的個股收盤價。

表7 股價波動的變量替換——以股價振幅衡量股價波動

結果顯示，Panel 1的回歸結果中，Margin的系數不顯著為正，說明融資融券制度剛實施的一年內，不能發揮降低股價波動的作用。Panel 2的Margin系數不顯著為負，說明融資融券制度在這一觀測區間上可能起到了降低股價波動的作用。Panel 3和Panel 4的Margin系數均在1%的顯著性水平上為負，說明融資融券制度在這兩個觀測區間上起到了降低股價波動的作用。其結論與先前使用日收益率的月度標準差作為股價波動的代理變量時的實證結論基本一致，通過了檢驗。

（二）融資融券制度的虛擬實驗

參考肖浩和孔愛國（2014）的方法，保持實驗組和對照組不變，人為設置實驗時間。本文的回歸結果中，融資融券制度在第一個觀測區間降低股價波動的作用不顯著，其在第二個至第四個觀測區間降低股價波動的作用顯著，所以從第二個觀測區間開始，將時間窗口分別向前調整12個月。檢驗結果發現融資融券制度的實施降低了股價波動。

（三）控制股指期貨的影響

為控制股指期貨的影響，本文將研究樣本以融資融券標的股票是否是滬深300成分股的股票分為滬深300成分股組和非滬深300成分股組，探究融資融券制度在各觀測區間的不同分組中對股價波動的影響，實證檢驗的結果發現：Panel 1的滬深300成分股組和非滬深300成分股組中，股價波動的降低均不顯著。說明融資融券業務開通的初期，沒有發揮好降低股價波動的作用。Panel 2的滬深300成分股組中，融資融券制度降低股價波動的作用不顯著，其在非滬深300成分股組中降低股價波動的作用顯著。Panel 3和Panel 4的滬深300成分股組和非滬深300成分股組中，股價波動均顯著降低了，但是滬深300成分股的降低的程度更大，可能是在這兩個觀測時期，融資融券制度和股指期貨政策均起到了降低股價波動的作用。Panel 2、Panel 3和Panel 4的非滬深300成分股組中，股價波動均在1%的顯著性水平上降低了，整體上說明了在控制了股指期貨的影響后，融資融券制度能夠降低股價波動。

五、結論及政策建議

本文使用雙重差分模型將研究樣本分為四個觀測區間，探究融資融券制度和股價波動的關系。結果發現在第一個觀測區，即融資融券制度剛實施的一年內，對股價波動無顯著的影響。原因可能有兩點：一是制度實施的最初一年內，融資融券標的股票數量少，首次標的股票不足百只，融資融券交易總額也較少，影響其效果的發揮；二是一項制度出臺后，需要一定的反應時間才能顯現出效果。從第二個觀測區間開始，融資融券制度降低股價波動的效果變得明顯，第四個觀測區間涵蓋股價劇烈波動期，股價波動降低的程度最大，說明隨著標的個股的擴容，融資融券制度降低股價波動的作用逐步增強。研究還發現我國的融資融券交易提升了投資者的信息傳遞到股價的速度，進而有助于降低股價波動，主要是由融資交易提升正面信息傳遞速度引起的，而融券交易幾乎沒有發揮作用?？紤]到融資融券的標的股票范圍包含多種行業，本文進一步探究融資融券制度對股價波動的影響在不同行業中的差異，研究發現在制造業的標的股票中，股價波動顯著降低了，而在制造業以外的其他三大行業中，股價波動的變化并不顯著。

從本文結論可得出如下啟示：第一，隨著標的個股的擴容，融資融券制度對股價波動的降低作用越發明顯，說明了融資融券制度在整體上能夠降低股價波動。因此，證監會應繼續擴大融資融券標的股票的范圍，減少其交易成本，激勵更多的投資者挖掘市場信息，進而發揮市場參與者對公司外部治理的作用；第二，融資融券制度在中國市場上存在嚴重的非對稱性，融資交易規模很大，而融券交易規模很小，其對證券市場的影響微乎其微，故而證監會應該降低融資和融券的失衡，盡可能發揮融券的賣空作用；第三，制造業以外的融資融券標的股票較少，融資融券制度降低股價波動集中在制造業，證監會應進一步擴充融資融券標的股票在其他行業中的數目；第四，融資融券制度在2014～2015年的股市劇烈波動期沒有增加股價波動，反而發揮了降低股價波動的作用，這表明融資融券制度并不是引起2015年股災的原因；第五，在擴大標的股票范圍的同時，證監會應鼓勵提供更多的金融工具，增加投資者套利和風險對沖的途徑。金融工具的推出不可盲目大意，要充分考慮市場環境，在防范金融風險上，應建立多方位的風險監測體制，以避免證券市場的波動。